本文基于渭南市11个国家气象站1971—2019年4月逐日平均气温、最低气温资料及农作物、经济林果冻害和倒春寒气象指标,采用Mortle小波分析、数理统计等方法,分析了渭南市4月倒春寒的时空分布、小波周期演变特征和规律,以及倒春寒致灾的...本文基于渭南市11个国家气象站1971—2019年4月逐日平均气温、最低气温资料及农作物、经济林果冻害和倒春寒气象指标,采用Mortle小波分析、数理统计等方法,分析了渭南市4月倒春寒的时空分布、小波周期演变特征和规律,以及倒春寒致灾的气象条件。结果表明:1971—2019年渭南市4月发生中度倒春寒的概率较高,轻度倒春寒和中度倒春寒占比分别为59.9%和30.5%,重度倒春寒占9.6%;北部倒春寒重于南部,南部倒春寒重于中部;全市倒春寒年均站次数为0.64站次,其中白水县年均站次数为0.98站次;近49年4月倒春寒年均站次数以0.118站次/(10 a)速率下降;倒春寒4月年均站次数时间序列存在4~6、6~11、12~17、25~32 a 4类时间尺度周期变化规律,6、10 a时间尺度为第一、第二主周期;4月倒春寒周期与重灾区白水县发生的倒春寒具有较好的一致性。展开更多
文摘本文基于渭南市11个国家气象站1971—2019年4月逐日平均气温、最低气温资料及农作物、经济林果冻害和倒春寒气象指标,采用Mortle小波分析、数理统计等方法,分析了渭南市4月倒春寒的时空分布、小波周期演变特征和规律,以及倒春寒致灾的气象条件。结果表明:1971—2019年渭南市4月发生中度倒春寒的概率较高,轻度倒春寒和中度倒春寒占比分别为59.9%和30.5%,重度倒春寒占9.6%;北部倒春寒重于南部,南部倒春寒重于中部;全市倒春寒年均站次数为0.64站次,其中白水县年均站次数为0.98站次;近49年4月倒春寒年均站次数以0.118站次/(10 a)速率下降;倒春寒4月年均站次数时间序列存在4~6、6~11、12~17、25~32 a 4类时间尺度周期变化规律,6、10 a时间尺度为第一、第二主周期;4月倒春寒周期与重灾区白水县发生的倒春寒具有较好的一致性。
